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Claude Plays Pokémon - A Conversation with the Creator // David Hershey // #294
2025/3/21
MLOps.community
D
David Hershey
David Hershey: 我开发了一个AI代理，使用Anthropic的Claude模型玩宝可梦游戏。这个项目始于去年六月，最初只是我个人的一个练手项目，目的是学习如何构建AI代理，并以此为乐。起初，模型的表现并不理想，但随着模型的迭代更新，它的能力不断提升，最终能够在游戏中取得显著的进展，甚至击败道馆馆主。这个项目也为我们提供了一个独特的视角，来评估模型在长期决策和信息处理方面的能力。我并没有使用现成的代理框架，而是自己动手构建了一个简单的框架，它包含三个主要工具：按键操作、知识库和导航器。知识库用于存储和管理信息，以便模型能够在长时间内保持一致性。模型通过定期总结其行为来更新知识库。
这个项目也让我对Claude模型有了更深入的理解，并让我意识到大型语言模型不仅仅是聊天工具，它还可以执行一些实际任务。虽然这个项目使用的是宝可梦游戏，但其背后的技术和方法可以应用于其他领域。
关于模型微调，我认为对于大多数任务来说，提示优化比微调更有效。提示优化迭代速度快，成本低，而微调速度慢且成本高。在尝试微调之前，应该先充分尝试提示优化。当然，微调在某些特定情况下是有用的，例如调整模型的输出格式或使其更好地理解特定类型的输入数据。但对于需要提高模型在特定任务上的性能，或需要模型理解特定类型数据的场景，高级微调是一项非常困难的任务，需要专业的技能和资源，除非对模型性能有极高的要求，否则大多数情况下不需要进行高级微调。
关于AI代理，我认为它代表着未来发展趋势，并在多个领域具有应用潜力。编码是近年来代理技术取得显著进展的一个领域。代理技术在法律和会计等领域也具有应用潜力。代理技术的突破往往是突然发生的，一个模型的改进可能会导致某个领域出现巨大的变化。代理的可靠性是其成功的关键因素。
我目前主要关注的是新的大型语言模型及其应用，我相信AI技术将使更多开发者能够使用AI技术，并改变人们的工作方式。AI技术的使用门槛正在降低，托管的AI平台简化了AI的部署和使用，这使得更多人能够参与到AI的开发和应用中来。
Demetrios: (Demetrios主要以提问和引导对话为主，没有形成完整的观点陈述，故此处略去)
Deep Dive
David Hershey from Anthropic's Applied AI team discusses his project of Claude, an AI playing Pokémon. He explains his motivations, the development process, and the challenges involved in creating an AI agent capable of playing a complex game like Pokémon.
- The project started as a personal playground for building AI agents.
- Initial attempts with earlier models were unsuccessful.
- The current model uses a combination of prompt optimization, an internal knowledge base, and simple tools to interact with the game.
- The project highlights the model's ability to maintain coherence over long periods and make progress in complex tasks.
Shownotes Transcript